亮点
– 在已有心血管疾病(CVD)的患者中，对EAT-Lancet健康参考饮食(HRD)的更高依从性与非致命血管事件的风险降低有关，主要由中风发生率减少驱动。
– Utrecht队列中，EAT-Lancet HRD评分每增加10分（0-140），非致命血管事件的风险降低13%，中风风险降低24%。
– ATTICA纵向数据显示，教育水平预测EAT-Lancet依从性，且饮食介导了部分教育-CVD关系，存在性别特异性模式：在受教育水平较低的女性中，保护性关联更为明显。
背景：临床背景和未满足的需求
心血管事件后（如心肌梗死、缺血性中风、外周动脉疾病）的二级预防旨在通过循证疗法（抗血小板药物、降脂治疗、血压控制）和生活方式改变来减少复发事件和死亡率。饮食是关键的可改变风险因素：随机化和观察数据确立了地中海饮食等饮食模式的心脏保护作用，临床指南推荐以植物为主的饮食进行一级和二级预防（Visseren等，Eur Heart J 2021）。
EAT-Lancet委员会于2019年发布了一种健康参考饮食(HRD)，旨在优化人类健康和环境可持续性（Willett等，Lancet 2019）。HRD强调蔬菜、水果、全谷物、豆类、坚果、不饱和植物油，并限制红肉、添加糖和精制谷物。一般健康人群的观察研究表明，更高的EAT-Lancet依从性与较低的CVD发病率相关，但在二级预防（已确诊CVD患者）中的证据有限。了解二级预防人群中的关系具有重要的临床意义，因为饮食改变可以提供对药物治疗和风险因素控制的附加益处，且可持续的饮食建议可能带来公共卫生和环境的共同益处。
研究设计和人群
本文综合了两项近期队列分析：
乌得勒支心血管队列 — SMART-MART（第二次动脉疾病表现）
Hoes等分析了乌得勒支心血管队列(SMART-MART)中已确诊CVD的患者。使用食物频率问卷量化饮食摄入，并根据EAT-Lancet HRD评分得出0到140的连续评分（评分越高表示越接近）。主要终点是非致命血管事件（非致命心肌梗死和非致命中风）。使用Cox比例风险回归模型调整年龄、性别、教育、生活方式因素（吸烟、体力活动）和能量摄入，估计HRD评分每增加10分的风险比(HRs)。总随访时间为24,212人年，期间发生了209例非致命血管事件。
ATTICA研究 — 20年前瞻性队列
Sigala等报告了2001-2002年招募的3,042名社区居住的无CVD成人，并随访20年（1,988人有完整结局数据）。基线时的主要暴露因素是对EAT-Lancet饮食模式(EAT-LDP)的依从性和教育水平。研究者使用广义结构方程模型和嵌套Cox模型估计教育对20年CVD发病率的直接和间接影响，并进行了性别分层和交互分析以探索效应修饰。行为中介因素包括饮食和体力活动。
主要发现
主要结果 — SMART-MART（已确诊CVD患者）
队列中EAT-Lancet HRD评分的中位数为57（四分位距41-68）/140，表明整体依从性适中。多变量调整后，HRD评分每增加10分与以下风险相关：
- 非致命血管事件：风险比(HR) 0.87（95% CI 0.79–0.96）——每增加10分相对风险降低13%。
- 非致命中风：HR 0.76（95% CI 0.63–0.91）——每增加10分相对风险降低24%。
- 非致命心肌梗死：HR 0.90（95% CI 0.81–1.02）——存在降低风险的趋势但未达到传统统计显著性。
这些关联在主要混杂因素调整后依然稳健。此处提供的汇总数据未报告绝对风险降低；然而，终点间的一致性暗示了一个有意义的临床信号，特别是对于中风。
教育、性别和长期风险 — ATTICA
在20年内，观察到CVD发病率和负担与教育水平呈逆相关——教育水平较高与长期CVD风险较低相关。每增加一年教育时间与更高的EAT-Lancet模式依从性（β = 0.45，95% CI 0.40–0.50）和更高的体力活动几率相关。饮食依从性和活动一起介导了教育与长期CVD发病率之间关系的一部分。值得注意的是，在女性中，EAT-LDP依从性的心脏保护关联在受教育水平较低的人群中更为明显，这表明性别和社会经济地位的影响。
Table 4.Results from the GSEM investigating the multifactorial interplay between education and the 20-year CVD incidence among participants of the ATTICA Study (n = 1988).
*** p-value < 0.001, ** p-value < 0.01, * p-value < 0.05. Abbreviations: BMI: body mass index, EAT-LDP: EAT-Lancet diet pattern, OR: odds ratios, 95% CI: 95% confidence interval.
解释和临床意义
这些研究集体提供了趋同的证据，表明与EAT-Lancet HRD或EAT-LDP的更大一致性与不同人群和疾病阶段的CVD结果风险降低相关。乌得勒支队列将先前的一级预防发现扩展到了二级预防人群：在已确诊CVD的患者中，以植物为主、红肉和精制碳水化合物较少的饮食与更少的复发性非致命事件，特别是缺血性中风相关。
生物学合理性很强。以植物为主的饮食减少了复发事件的多个病理生理驱动因素：它们改善血脂谱（减少饱和脂肪和增加可溶性纤维使低密度脂蛋白胆固醇降低）、降低血压、提供抗炎和抗氧化营养素、改善内皮功能，并有利地影响血糖代谢和体重。一些机制可能对中风（例如，降低血压）比对导致心肌梗死的冠状动脉斑块破裂更为相关，这可能是SMART-MART观察到的与中风更强关联的原因。
ATTICA的研究结果强调了社会行为决定因素：教育预测更健康的饮食模式和活动，这介导了部分长期CVD风险梯度。在受教育水平较低的女性中，饮食效果更为明显，突显了需要以公平为导向、性别敏感的干预措施。在实践中，推荐EAT-Lancet模式作为二级预防的一部分可能会带来个体和社会的益处（心脏代谢和环境），但实施必须解决负担能力、文化接受度和健康素养问题。
优势和局限性
优势：
- SMART-MART：在特征良好的二级预防队列中进行调查，有裁定的非致命事件并调整了主要混杂因素。
- ATTICA：长达20年的随访，高级中介和交互分析，能够评估社会决定因素和性别差异。
- 两项研究都考察了一种基于广泛讨论的、考虑可持续性的饮食框架（EAT-Lancet）的饮食指数，将健康和地球考虑联系起来。
局限性：
- 观察设计：无法排除残余混杂和逆向因果关系。更健康的人可能更依从HRD，并参与其他未完全考虑的保护行为。
- 饮食评估依赖于基线的食物频率问卷；未捕捉到随时间的变化，且测量误差固有。
- EAT-Lancet评分系统和截止值可能因研究而异，限制了直接可比性和临床转化的数值评分。
- SMART-MART报告了非致命事件；对致命事件和全因死亡率的影响需要进一步研究。
- 普适性：队列为欧洲人群；对其他地区、食品系统和社会经济背景的适用性应进行测试。
临床意义和实践整合
对于照顾已确诊CVD患者的临床医生，这些数据支持推荐与EAT-Lancet HRD一致的以植物为主的饮食模式作为全面二级预防的一部分。实用信息可以参考指南建议：增加蔬菜、水果、全谷物、豆类、坚果和适当情况下增加富含油脂的鱼类；限制加工和红肉、精制谷物和添加糖；并偏好不饱和而非饱和脂肪。
实施这些变化需要以患者为中心的咨询、可行的餐计划和与营养师服务的链接。临床医生应认识到社会经济和性别障碍：较低的教育水平和有限的资源可能阻碍依从性。转诊途径、社区项目和政策干预（补贴、食品环境改善）可以促进公平的采纳。
研究空白和下一步行动
关键优先事项：
- 在二级预防中进行EAT-Lancet风格干预的随机试验，以建立因果关系并量化绝对风险降低和安全性。
- 更长时间的研究，重复饮食评估，以了解剂量-反应、时机以及对致命事件和生活质量的影响。
- 实施科学研究，测试增加不同社会经济和文化群体依从性的实际策略，并评估成本效益和环境协同效益。
- 机制研究，明确特定路径效应（如血压与血脂调节）并理解性别和基线风险的差异效应。
专家评论
当前的二级预防指南已经强调了心脏健康饮食模式（如地中海或DASH饮食）。关于EAT-Lancet HRD的新兴数据增加了可持续性的明确视角，同时保持心脏代谢益处。临床医生应权衡证据：尽管缺乏EAT-Lancet在二级预防中的随机数据，但观察到的关联、生物学合理性和与现有建议的一致性证明了将EAT-Lancet原则纳入饮食咨询的合理性，同时关注患者偏好和障碍。
结论
对EAT-Lancet健康参考饮食的更高依从性与已确诊CVD患者中复发性非致命血管事件减少相关，特别是中风的逆向关联尤为明显。教育水平和性别影响依从性和长期效益，强调了公平导向、性别敏感的饮食干预的重要性。虽然为观察性研究，但这些发现支持推荐以植物为主、最少加工的饮食模式作为全面二级预防的一部分，并激励随机和实施试验以确认益处和优化传递。
资金来源和试验注册
此处提供的SMART-MART分析总结中未指定资金来源和试验注册。ATTICA研究是一个长期队列，有多重资金来源；研究者应咨询具体资助编号。未报告观察性分析的clinicaltrials.gov标识符。
参考文献
1. Hoes LLF, Colizzi C, van der Schouw YT, Geleijnse JM, Dorresteijn JAN, van der Meer MG, Teraa M, Visseren FLJ, Koopal C. The relationship between the EAT‑Lancet dietary pattern and risk of cardiovascular events in patients with established cardiovascular disease. Eur J Nutr. 2025 Dec 1;64(8):324. doi: 10.1007/s00394-025-03754-2IF: 4.3 Q1 . PMID: 41324709IF: 4.3 Q1 ; PMCID: PMC12669304IF: 4.3 Q1 .
2. Sigala EG, Pitsavos C, Barkas F, Liberopoulos E, Sfikakis PP, Tsioufis C, Panagiotakos D. Sex‑Based Associations Between Education Level, EAT‑Lancet Diet, and 20‑Year Cardiovascular Risk: The ATTICA Study (2002‑2022). Nutrients. 2025 Aug 30;17(17):2827. doi: 10.3390/nu17172827IF: 5.0 Q1 . PMID: 40944215IF: 5.0 Q1 ; PMCID: PMC12429912IF: 5.0 Q1 .
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5. Visseren FLJ, Mach F, Smulders YM, et al.; ESC Scientific Document Group. 2021 ESC Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. Eur Heart J. 2021;42(34):3227‑3337.
